Курс Python → Виртуальные среды в Python

Виртуальные среды в Python — это инструмент, который позволяет изолировать проекты друг от друга, чтобы избежать конфликтов между версиями библиотек и зависимостей. Создание виртуальной среды позволяет установить и использовать определенные версии пакетов для конкретного проекта, не затрагивая глобальную установку Python на вашей машине.

Для создания виртуальной среды в Python вы можете использовать встроенный модуль `venv`. Для этого вам нужно открыть командную строку, перейти в директорию вашего проекта и выполнить команду `python -m venv имя_среды`. После этого будет создана папка с выбранным именем, в которой будут находиться отдельные версии Python и пакетов.

Для активации виртуальной среды вам нужно выполнить скрипт активации, который находится в папке `Scripts` для Windows или `bin` для Unix-подобных систем. После активации вы будете использовать версию Python и пакеты, установленные в данной виртуальной среде.

source имя_среды/bin/activate   # для Unix-подобных систем
имя_среды\Scripts\activate      # для Windows

После активации виртуальной среды вы можете устанавливать необходимые пакеты с помощью `pip`, который будет устанавливать их только в данной среде, не затрагивая другие проекты. Для деактивации виртуальной среды вы можете использовать команду `deactivate`.

В итоге использование виртуальных сред в Python позволяет управлять зависимостями проектов более гибко и избегать конфликтов между версиями пакетов. Это особенно полезно, когда вам нужно работать над несколькими проектами, использующими разные версии библиотек и инструментов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Запуск внешних программ с subprocess
  2. Работа с модулем glob в Python
  3. Операции с числами в Python
  4. Оператор is в Python
  5. Генераторы в Python
  6. SciPy: широкий функционал для математических операций
  7. Объединение коллекций в Python
  8. Python и Юникод: работа с цифрами
  9. Создание новых списков в Python
  10. Сравнение def и lambda функций в Python
  11. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  12. Доступ к локальным переменным
  13. Парсинг статей с Newspaper3k
  14. Работа со стеком в Python
  15. Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
  16. Объявление переменных в Python
  17. Распаковка элементов массива
  18. Обработка ошибки IndexError
  19. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  20. Метод __iand__ для пользовательских классов
  21. Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
  22. Функция pow() — возвести число в степень
  23. Переопределение метода __lshift__
  24. Проверка дублей в списке.
  25. Метод bool() в Python
  26. Работа с Path в Python
  27. Работа с массивами в Numpy
  28. Удаление символов новой строки в Python.
  29. Установка и обучение ChatterBot
  30. Метод join для наборов
  31. Объединение кортежей в Python
  32. Форматирование данных с помощью pprint
  33. Объединение множеств в Python
  34. Создание коллекций из выражения-генератора
  35. Оператор деления для класса Rational
  36. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  37. Работа с deque в Python
  38. Изменение списка срезами
  39. Управление импортом в Python
  40. Переменные класса и экземпляра
  41. Создание новых списков через list comprehensions
  42. Печать календаря
  43. Копирование списков в Python
  44. Печать месячного календаря
  45. Нан-рефлексивность в Python
  46. Применение функции map() с лямбда-функциями
  47. Создание GUI с Tkinter: Entry
  48. Изменяемые и неизменяемые объекты
  49. Логические значения в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний